2017年7月，国务院发布了新一代人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的发展规划，首次以行政规划的方式发布产业发展规划，中国正在以举国之力抢战AI的制高点。埃森哲等调研机构的报告更是预测，到2035年，AI会让12个发达国家经济增长率翻倍。

目前，人工智能在机器下棋、自动驾驶、语音合成、人脸识别等多个领域的应用实践，都已经达到甚至超过了人类水平。

作为AI时代的产品经理，不论我们是否从事相关行业，都需要了解一些通用的AI知识。

你可以先试着回答以下问题：

• AI的定义是什么？有哪些分支？有哪些典型应用场景？
• AI技术目前发展到什么阶段？目前能做到哪些事情？
• AI技术如何介入一个传统行业？会给这个行业带来哪些影响？

如果你对大多数问题的答案都不太确定，那么这个专题就是为你准备的啦！

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AI行业的布局

目前，AI行业的布局可以分成三个大层次，分别是基础层、技术层和应用层。

• 基础层领域主要是智能基础设施、智能信息数据、智能技术服务等内容，涵盖AI芯片、传感器、分布式计算框架、数据中心服务、数据服务等领域；
• 技术层的内容，会涉及到AI技术的应用领域，比如深度学习、语音/图像识别、文本智能技术等；
• 应用层即借助于以上这些技术，在汽车驾驶、医疗诊断、安防等各个行业领域的技术赋能。

越靠近基础层，进入门槛越高，是BAT等巨头布局重点；而在顶层应用领域，则有着更多细分市场机会，需要更多人才，也具有更广阔发展空间。

因此，在这个内容专题中，我们将从顶层应用出发，跟大家介绍四类常见的细分技术领域的AI产品案例，以及两个典型的“AI+”赋能场景。具体包括以下内容：

1. 从“深度学习”谈起，AI时代产品经理的能力模型
2. 以语音交互产品为例，深入了解AI产品设计
3. 基于文本智能技术的AI产品设计实践
4. 以人脸识别在手机的应用为例，谈如何寻找AI赋能的切入点
5. 人工智能给汽车行业带来的颠覆性变革
6. 深度解析阿里智慧城市项目案例

相信通过这个专题的学习，能帮助你掌握人工智能各大领域一些最新成果、技术原理和发展趋势，为将来的深入学习和职业发展打下基础。

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注：本专题中的课程内容和资料，都来源于起点学院会员平台上各位大咖老师的独家分享，未经授权不得转载。

一、AI时代的产品经理：从“深度学习”讲起

机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。

而深度学习，是AI技术在机器学习方向上，最重要且著名的领域之一——2016年，谷歌旗下DeepMind公司的AlphaGo，通过每天上万次的自我训练、迭代算法，不断进化，最终成功打败了人类顶尖的围棋大师李世石。

据DeepMind团队透露，AlphaGo是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋方式的。这些“大脑”是多层神经网络，跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上相似。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。

在DeepMind团队透露的信息里，有一个词反复出现：神经网络。

谈到深度学习，就不能不讲神经网络。说到这里，你可能会产生这些问题：

• 神经网络到底是什么？它能帮助我们解决什么问题？
• 如何去使用神经网络实现深度学习？
• 刚刚接触人工智能领域的产品经理，需要学习和了解那些内容？

科大讯飞华南研究院执行院长刘舒的这场分享，也许能够解答你的这些疑惑。

二、揭秘AI产品设计：对话式语音产品

作为一个产品经理，我们需要比别人想得更深一层。比如说：

• AI产品的实现过程，与传统互联网产品有何区别？
• 想要做出成熟的AI产品，对技术原理需要了解到什么程度？
• AI产品的设计准则、业务流程方法是怎样的？
• AI产品方案实现的细节中，有哪些常见问题？如何解决？

对话式语音交互产品是最典型的AI产品之一，涉及到两大细分领域：语音识别和自然语言处理（NLP）。

借助语音交互产品，人类和设备通过自然语言进行信息传递与交流，可极大提升人机交互效率，简化设备操作流程，降低使用门槛。

在语音交互产品设计中，需要解决的核心问题有三个：声音信号的识别与优化、声音信号的理解、信息的反馈与播报。

这节课，百度高级产品经理@徐嘉南老师，就以语音交互产品为例，为你揭秘AI产品的设计方法。

三、基于文本智能技术的AI产品设计实践

文本智能通俗来讲，是计算机像人类一样理解自然的书面语言。比如说：

“冬天，能穿多少穿多少。夏天，能穿多少穿多少。”

“中国足球队，谁都打不过。中国乒乓球队，谁都打不过。”

这样的文字，人类看一眼就知道什么意思，对计算机来说则困难重重。因为人的表达方式千变万化，短词汇可以传达非常宽泛的语义信息，机器却不能理解。

文本智能技术的应用，会改变这一现状。

在将来，机器将可以快速从海量文字中获取重要信息点。比如在开发票的过程中根据票据信息分类，自动填写申请表、上传票据和比对信息，只需人工复核即可完成整个报销流程，极大地提高了整个业务流程的效率。

文本智能处理的需求遍及各行各业，合同审阅、内容分类、情感识别、文本审核和纠错都是这项技术具体的应用场景。

那么，我们要如何评估文本处理算法的准确率，并提升或者改进呢？

这门课程，达观数据副总裁，前阿里巴巴数据创新产品负责人贾学锋老师，将给大家详细讲解文本智能技术的现状、发展与应用，并以基于文本智能技术的AI产品为例，谈谈AI产品如何设计落地。

四、从人脸识别讲起，AI如何落地行业实践？

我们判断一个技术能不能在行业落地，最重要的是考虑清楚，新技术所带来的价值能否大幅超越现有的解决方案。

产品价值=（新体验-旧体验）+替换成本

以人脸识别在手机行业的应用为例：涉及到手机信息安全的场景，比如屏幕解锁、在线支付等，都会需要确认用户身份。

相比于目前的密码输入、指纹识别以及其他生物识别的方法，人脸识别具有更强的竞争力。

• 手机本身就内置摄像头，不需要像虹膜模组一样占用额外设备空间，从而提升手机性能，获得更好用户体验；
• 人脸是最有辨识度的生物特征之一，安全性可以得到保障；
• 大家在刷脸解锁的过程中，不再需要任何配合操作；

还可以抵抗一些常见的干扰，例如暗光、侧脸、小范围遮挡等。

利用计算机视觉赋能的人脸识别技术，就是一种安全、高性价比的解决方案。

那么，你的行业是否具备AI赋能的潜力呢？Face++云服务平台产品负责人刘杨洋的这堂分享，会让你对AI技术在行业的实践应用，有更深入的理解。

五、“AI+汽车”，了解人工智能给汽车行业带来的颠覆性变革

对于“AI+行业”的应用层场景来说，最具有代表性的应用之一，就是近些年来热门的自动驾驶技术。

AI技术在自动驾驶技术中，有着丰富的应用：

1）环境感知领域

感知处理是 AI 在自动驾驶中的典型应用场景。

由于行驶环境复杂，已有感知技术在检测与识别精度方面尚无法满足自动驾驶的需要，基于深度学习的图像处理成为自动驾驶视觉感知的重要支撑。

线性回归算法、支持向量机算法、人工神经网络算法也常被用于车道线和交通标志的检测。

2）决策规划领域

决策规划处理是 AI 在自动驾驶中的另一个重要应用场景，状态机、决策树、贝叶斯网络等 AI 方法已有大量应用。

3）控制执行领域智能

控制方法主要有基于模型的控制、神经网络控制和深度学习方法等。

目前在汽车产业，百度、阿里等企业都在进行自动驾驶的布局，AI赋能逐渐成为行业未来的趋势；此外，AI还在汽车保险、安全评估、故障分析等多个领域有着变革性的影响。

比如米其林轮胎借助数据分析平台，获取车辆的胎压、温度、道路状况等数据，通过深度学习建模，判断潜在的安全隐患；

又比如各大保险公司通过收集驾驶数据，对驾驶特征评分，为精算研发服务……

这一次，我们邀请了斑马智创创始人、前阿里巴巴天猫商业智能部负责人任娟，以汽车行业为切入点，为大家介绍AI技术如何介入行业，以及引入AI技术会如何对行业带来影响。

六、AI在公共服务领域应用：深度解析阿里智慧城市项目案例

在一个复杂的领域里，AI技术同样可以有很多的用武之地。

比如说城市管理，这是一个非常庞大、复杂的系统工程。一个城市的人口，少则数十万，多则几千万，如何才能做到每个街道都能有好的环境，秩序井井有条？

在传统的城市环卫管理中，需要公务员每天下基层，实地调研走访，定期检查、调研城市各个领域的卫生情况，这耗费了大量的人力、财力和精力，却未必有好的效果。

而通过引入AI技术，我们不再需要花费那么多的人力，数据化采集分析能让我们对实际情况有更客观、及时和精准的了解，并且根据环境分析，给出最合适的的优化方案。

在这个案例背后，是一套AI技术为行业赋能的通用方法。这一切都是如何实现的呢？

前阿里巴巴产品专家，连诗路老师将会把自己亲身经历的这个案例分享给大家，并和大家谈谈AI产品经理的思维方式、能力模型与进阶之道。

专题小结

AI是一门多学科交叉融合的、极富挑战性的学科。

不管是否将来从事AI领域，我们都需要大量、深入的学习产品、运营以及其他跨学科的知识，熟知各个细分行业的主流玩法，培养自己的商业思维和产品思维。

唯有打造自己的核心竞争力，才能在未来的行业发展中占得先机，享受第一波红利。

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